FAST特征点检测算法由E.Rosten和T.Drummond在2006年在其论文"Machine Learning for High-speed Corner Detection"中首次提出.英文全称是"Features from  Accelerated Segment Test",可以翻译成"基于加速分割测试的特征".从论文名字可以看出FAST是一种高效的特征点(角点)检测算法,基本上可以满足实时检测系统要求,是计算机视觉领域最主流的角点检

opencv中的SIFT,SURF,ORB,FAST 特征描叙算子比较 参考: http://wenku.baidu.com/link?url=1aDYAJBCrrK-uk2w3sSNai7h52x_eWeRu9p9GhZd49WJ1bEOB7VluQdBdRKeehAO2Q3B7RatTXDruq-M9cR-W2yqATerDlIU1T3whYoyQfi http://www.cvchina.info/2011/07/04/whats-orb/ http://www.bubuko.com/in

前面描述角点检测的时候说到,角点其实也是一种图像特征点,对于一张图像来说,特征点分为三种形式包括边缘,焦点和斑点,在OPENCV中,加上角点检测,总共提供了以下的图像特征点检测方法 FAST SURF ORB BRISK KAZE AKAZE MESR GFTT good feature to tack Bob斑点 STAR AGAST 接下来分别讲述这是一种图像特征检测算法,但是首先,需要了解OPENCV的一种数据结构, KeyPoint结构,该结构的头文件定义如下: class KeyPoi

1.FAST(featuresfrom accelerated segment test)算法 http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/7411438 特征点检测和匹配是计算机视觉中一个很有用的技术.在物体检测,视觉跟踪,三维常年关键等领域都有很广泛的应用.很多传统的算法都很耗时,而且特征点检测算法只是很多复杂图像处理里中的第一步,得不偿失.FAST特征点检测是公认的比较快速的特征点检测方法,只利用周围像素比较的信息就可以得到特征点,简

Features From Accelerated Segment Test 1. FAST算法原理 博客中已经介绍了很多图像特征检测算子,我们可以用LoG或者DoG检测图像中的Blobs(斑点检测),可以根据图像局部的自相关函数来求得Harris角点(Harris角点),后面又提到了两种十分优秀的特征点及它们的描述方法SIFT特征与SURF特征.SURF特征算是为了提高运算效率对SIFT特征的一种近似,虽然在有些实验环境中已经达到了实时,但是我们实践工程应用中,特征点的提取与匹配只是整个应用算

一 原始方法 简介 在局部特征点检测快速发展的时候,人们对于特征的认识也越来越深入,近几年来许多学者提出了许许多多的特征检测算法及其改进算法,在众多的特征提取算法中,不乏涌现出佼佼者. 从最早期的Moravec,到Harris,再到SIFT.SUSAN.GLOH.SURF算法,可以说特征提取算法层出不穷.各种改进算法PCA-SIFT.ICA-SIFT.P-ASURF.R-ASURF.Radon-SIFT等也是搞得如火如荼,不亦乐乎.上面的算法如SIFT.SURF提取到的特征也是非常优秀(有较强的

<SIFT原理与源码分析>系列文章索引:http://www.cnblogs.com/tianyalu/p/5467813.html OpenCV提供FeatureDetector实现特征检测及匹配 class CV_EXPORTS FeatureDetector { public: virtual ~FeatureDetector(); void detect( const Mat& image, vector<KeyPoint>& keypoints, cons

OpenCV 中有两种特征匹配方法:暴力匹配 (Brute force matching) 和 最近邻匹配 (Nearest Neighbors matching) 它们都继承自 DescriptorMatcher,是基于特征描述符距离的匹配,根据描述符的不同,距离可以是 欧氏距离,也可以是 汉明距 1  暴力匹配 首先,任取图像 A 的一个特征描述符,计算它到图像 B 中所有特征描述符的距离:然后,将所得到的距离进行排序:最后,选择距离最短的特征,作为 A-B 的匹配点 1.1  BFMatc

算法思想:如果一个像素与它邻域的像素差别较大(过亮或过暗) , 那它更可能是角点. 算法步骤: 1.上图所示,一个以像素p为中心,半径为3的圆上,有16个像素点(p1.p2.....p16). 2.定义一个阈值.计算p1.p9与中心p的像素差,若它们绝对值都小于阈值,则p点不可能是特征点,直接pass掉:否则,当做候选点,有待进一步考察: 3.若p是候选点,则计算p1.p9.p5.p13与中心p的像素差,若它们的绝对值有至少3个超过阈值,则当做候选点,再进行下一步考察:否则,直接pass掉: 4

一.基础 最初由Rosten和Drummond [Rosten06]提出的FAST(加速段测试的特征)特征检测算法是基于将点P与其包围圆内的点集的直接比较的思想. 基本思想是,如果附近的几个点与P类似,那么P将成为一个很好的关键点.点P是FAST算法的关键点候选者. 影响P分类的点的圈由p周围的圆确定. 在这种情况下,该圆上有16个像素,这里编号为0-15. 具体的算法在这里并没有说明. 二.函数 class cv::FastFeatureDetector : public cv::Featur

http://blog.csdn.net/huixingshao/article/details/42672073 /** * @file SURF_Homography * @brief SURF detector + descriptor + FLANN Matcher + FindHomography * @author A. Huaman */ #include <stdio.h> #include <iostream> #include <cv.h> #inc

SURF特征基本介绍 SURF(Speeded Up Robust Features)特征关键特性: -特征检测 -尺度空间 -选择不变性 -特征向量 工作原理 . 选择图像中POI(Points of Interest) Hessian Matrix . 在不同的尺度空间发现关键点,非最大信号压制 . 发现特征点方法.旋转不变性要求 . 生成特征向量 SURF特征提取代码演示 -upright // 0- 表示计算选择不变性,1表示不计算,速度 更快 -HessianThreshold //

背景 最近从不同网站下载了非常多的动漫壁纸,其中有一些内容相同,但是大小.背景颜色.色调.主人公的位置不同(例子如下).正因为如此,基础的均方误差.直方图检测等方法很难识别出这些相似的图片. 思路 OpenCV中有很多用来对特征点进行检测和计算的函数,这些函数能够利用像素点及其周围的灰度检测其是否是图像中的特征点,并计算出它的信息,比如ORB.SIFT.SURF.AKANA.同时OpenCV还有一些利用特征点的信息对特征点进行匹配的算法,比如BF.FLANN.我们可以先把参与匹配的每个图片的特征

一直想基于传统图像匹配方式做一个融合Demo,也算是对上个阶段学习的一个总结. 由此,便采购了一个摄像头,在此基础上做了实时检测平面目标的特征匹配算法. 代码如下: # coding: utf-8 ''' @author: linxu @contact: 17746071609@163.com @time: 2021-07-26 上午11:54 @desc: 基于特征匹配的实时平面目标检测算法 @Ref: https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutor

#include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/features2d/features2d.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <vector> using namespace cv; void main() { Mat image; image = imread("d:\\p.jpg"); // vector of

Haar-like特征--即Haar特征,是计算机视觉领域一种常用的特征描述算子.它最早用于人脸描述. 目前常用的Haar-like特征可以分为以下几类:线性特征.边缘特征.点特征(中心特征).对角线特征. 每一种特征的计算都是由黑色填充区域的像素值之和与白色填充区域的像素值之和的差值.而计算出来的这个差值就是所谓的Haar-like特征的特征值.

特征点又称兴趣点.关键点,它是在图像中突出且具有代表意义的一些点,通过这些点我们可以用来识别图像.进行图像配准.进行3D重建等.本文主要介绍OpenCV中几种定位与表示关键点的函数. 一.Harris角点 角点是图像中最基本的一种关键点,它是由图像中一些几何结构的关节点构成,很多都是线条之间产生的交点.Harris角点是一类比较经典的角点类型,它的基本原理是计算图像中每点与周围点变化率的平均值.    (1)   (2) 其中I(x+u,y+u)代表了点(x,y)邻域点的灰度值.通过变换可以将上

没日没夜的改论文生活终于要告一段落了,比起改论文,学OpenCV就是一件幸福的事情.OpenCV的发展越来越完善了,已经可以直接使用BOW函数来进行对象分类了. 简单的通过特征点分类的方法:                                                                       一.train 1.提取+/- sample的feature,每幅图提取出的sift特征个数不定(假设每个feature有128维) 2.利用聚类方法(e.g K-me

一幅图像中总存在着其独特的像素点,这些点我们可以认为就是这幅图像的特征,成为特征点.计算机视觉领域中的很重要的图像特征匹配就是一特征点为基础而进行的,所以,如何定义和找出一幅图像中的特征点就非常重要.这篇文章我总结了视觉领域最常用的几种特征点以及特征匹配的方法. 在计算机视觉领域,兴趣点(也称关键点或特征点)的概念已经得 到了广泛的应用, 包括目标识别. 图像配准. 视觉跟踪. 三维重建 等. 这个概念的原理是, 从图像中选取某些特征点并对图像进行局部 分析,而非观察整幅图像. 只要图像中有足够